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opencv_contrib

OpenCV的实验性扩展模块库

opencv_contrib 是 OpenCV 库的扩展模块仓库,包含多个实验性计算机视觉功能。它允许开发者贡献和测试新算法,同时保持 OpenCV 主库的稳定性。仓库涵盖目标检测、3D重建和机器学习等高级技术。用户可通过 CMake 将这些模块集成到 OpenCV 构建过程中,从而增强库的功能。

DAVAR-Lab-OCR - 多模态文档理解开源工具箱
DAVAR-OCRGithub开源代码库开源项目文字识别文档理解算法实现
DAVAR-Lab-OCR是海康威视研究院DAVAR实验室开发的开源OCR仓库,实现了多项最新学术成果。该工具箱涵盖文本检测、识别和端到端识别等基础OCR任务,同时包含信息提取、表格识别和版面分析等文档理解功能。基于mmdetection和mmcv框架构建,具有良好的兼容性和扩展性,为OCR领域的研究和应用提供了综合解决方案。
RevCol - 多任务计算机视觉的新型架构
GithubRevCol图像分类开源项目目标检测计算机视觉语义分割
RevCol是一种新型神经网络架构,采用多个子网络(列)通过多层可逆连接组成。作为基础模型骨干,RevCol适用于图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉任务。该架构在ImageNet等基准测试中表现优异,项目提供了训练和评估代码,以及多个数据集上的预训练模型权重,方便研究人员进行进一步探索。
awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编
GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI
提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本,涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具,为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。
EFG - 高效灵活的深度学习框架支持多项计算机视觉任务
3D目标检测EFGGithub开源项目深度学习框架目标跟踪计算机视觉
EFG是一个高效、灵活且通用的深度学习框架,采用最小化设计。该框架支持2D和3D目标检测、全景分割等多种计算机视觉任务,并在Waymo和nuScenes等数据集上展现优异性能。EFG集成了多个最新研究成果,如TrajectoryFormer和ConQueR,为3D目标检测和跟踪领域提供创新解决方案。研究人员可利用EFG的项目模板探索各种研究主题。
stable-baselines3-contrib - 实验性强化学习算法和工具
GithubGym WrappersStable-Baselines3rl算法sb3-contrib开源项目文档
提供最新的实验性强化学习算法和工具,保持稳定基线风格和文档,适用于更广泛的实际应用需求。包括增强随机搜索(ARS)和量化回归DQN(QR-DQN)等算法,以及适用于Gym环境的包装器。适合需要超越主存储库限制且仍需高可靠性的用户。
YOLOv6 - 高性能目标检测框架支持多场景应用
GithubYOLOv6开源项目模型训练深度学习目标检测计算机视觉
YOLOv6是一款高效的目标检测框架,提供从轻量级到大型的多种模型选择。它在速度和精度上取得平衡,支持量化和移动端部署,适用于各种实时检测场景。最新版本还引入了分割功能,扩展了应用范围。YOLOv6不仅适用于工业领域,还可广泛应用于安防、交通等多个领域。
insightface - 综合人脸分析开源工具库
GithubInsightFace人脸对齐人脸检测人脸识别开源项目深度学习
InsightFace是一个综合人脸分析开源工具库,基于PyTorch和MXNet实现。它涵盖人脸识别、检测和对齐等多个任务,提供高效算法、训练数据和网络设计。支持ArcFace、RetinaFace等方法,并包含多种网络骨干。该项目还提供评估流程和预训练模型,适用于人脸分析的研究与应用。
efficientdet - EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现
COCO数据集EfficientDetGithub开源项目深度学习目标检测计算机视觉
本项目提供了EfficientDet目标检测模型的PyTorch实现。支持COCO数据集的训练、评估和测试,在COCO val2017上达到0.314 mAP。包含预训练权重、视频测试功能和使用说明。适合研究人员和开发者参考使用。
awesome-oss - 开源项目参与和支持资源汇总
GitHubGithub开源项目捐赠贡献软件开发
汇集音频编辑、文档处理、开发工具等多领域开源项目,提供贡献和捐赠链接。帮助开发者和普通用户便捷参与开源社区,支持优质项目。包含项目简介和参与方式,方便用户找到适合的贡献途径。
Contributions-Importer-For-Github - GitHub贡献导入工具 私有仓库活动可视化
GitHubGithub代码仓库开发者工具开源项目数据迁移贡献导入
这是一款开源工具,用于将私有Git仓库或非GitHub托管仓库的贡献导入GitHub。通过生成模拟代码,该工具反映源仓库的语言使用情况,创建真实的活动概览。它提供时间掩蔽和变更限制等功能保护私有代码,支持多个源仓库导入,并提供多种配置选项如提交时间调整、每文件最大变更数等。旨在解决GitHub贡献统计机制可能存在的局限性,为开发者提供更全面的活动展示方案,适合希望在GitHub展示完整编码活动的开发人员使用。
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